【正文】 應(yīng)的集合｛a｝中的各因素的水平組合即為這些因素的最優(yōu)組合。② 確定一組有交互作用的因素記為集合｛a｝。例如，因素1和因素2有交互作用，同時(shí)因素2和因素3有交互作用，在這兩對(duì)交互作用中都包含因素2，這時(shí)要確定最優(yōu)組合就要將因素1﹑因素2和因素3的水平組合，連同因素1與因素2 的交互作用及同時(shí)因素2與因素3的交互作用統(tǒng)一找出最優(yōu)水平。但如果要考慮交互作用，就必須在+上再加上交互作用項(xiàng)，但由于有了項(xiàng)，其總和就不一定是最優(yōu)的了。 當(dāng)實(shí)驗(yàn)中要考慮交互作用時(shí)，最優(yōu)組合的確定就有些困難了。 根據(jù)查的數(shù)據(jù)求出 Se （411） Se （412） Se （413） ④比較判斷。由于2水平因素的效應(yīng)值實(shí)際上只有一個(gè)，我們可以用某一個(gè)水平效應(yīng)值的絕對(duì)值來(lái)作為該因素效應(yīng)的平均值。那么客觀的標(biāo)注是什么呢？這就是誤差。其中，i為正交表中的第i個(gè)誤差列（當(dāng)誤差列多于一列時(shí)）。但由于實(shí)驗(yàn)中不可避免的存在誤差，其結(jié)果也不會(huì)不同一樣，這種差別就是誤差。這就像我們多次測(cè)量同一個(gè)物體的長(zhǎng)度時(shí)，若測(cè)出的數(shù)值不同時(shí)反而不知道應(yīng)該取哪一個(gè)值才好，但當(dāng)引入誤差后，可以將這些數(shù)的平均值作為這個(gè)物體的長(zhǎng)度。則有 （46） 若在一個(gè)正交設(shè)計(jì)中，各因素的自由度之和加1小于試驗(yàn)的容量，即 （47） 則根據(jù)線性方程組的理論取其中的一部分線性無(wú)關(guān)的方程就可解出未知數(shù)。如果在計(jì)算中沒(méi)有四舍五入，各效應(yīng)值之和為0，并不能說(shuō)明計(jì)算是肯定正確的。 （44） 由于和都可以確切的計(jì)算出來(lái)，所以的值也能計(jì)算出來(lái)。 ④ 利用實(shí)驗(yàn)值估計(jì)出的目標(biāo)函數(shù)值的可靠性如何？也就是說(shuō)估計(jì)的誤差有多大？上面這些問(wèn)題對(duì)我們來(lái)說(shuō)是非常重要的，不知道的確切值，想求出因素對(duì)目標(biāo)函數(shù)影響的確切關(guān)系是難以做到的；不知道試驗(yàn)的誤差有多大，就不知道試驗(yàn)所得數(shù)據(jù)的可靠性；不知道因素對(duì)目標(biāo)函數(shù)的影響是否顯著，也就不知道試驗(yàn)的效果；不知道利用試驗(yàn)值估計(jì)出來(lái)的目標(biāo)函數(shù)值的可靠性如何，就不能貿(mào)然將這種估計(jì)值用于生產(chǎn)實(shí)踐。③ 最優(yōu)水平組合條件下目標(biāo)函數(shù)估計(jì)值。則 （43）一個(gè)因素的極差說(shuō)明了該因素在試驗(yàn)范圍內(nèi)對(duì)目標(biāo)函數(shù)的影響的大小，極差越大，說(shuō)明該因素對(duì)目標(biāo)函數(shù)影響越大，反之越小。 將所有數(shù)據(jù)的總平均值記為 一般求總平均值的公式為 （41） 式中，n為試驗(yàn)次數(shù)。如果條件只允許一個(gè)一個(gè)的進(jìn)行試驗(yàn)，為了排除外界的干擾，應(yīng)使試驗(yàn)號(hào)隨機(jī)化，即采用抽簽，擲骰子或查隨機(jī)數(shù)字表的方法確定試驗(yàn)順序。安排考查交互作用的各列對(duì)試驗(yàn)方案及試驗(yàn)的具體實(shí)施不產(chǎn)生任何影響?；祀s是指在正交表的同一列安排了兩個(gè)或貨兩個(gè)以上的因素或交互作用。這種把各個(gè)因素分別安排在正交表的適當(dāng)列上的過(guò)程稱為表頭設(shè)計(jì)。到底用哪個(gè)正交表則應(yīng)根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行選取。如果選用的正交表既能容得下所有試驗(yàn)因素，又使試驗(yàn)號(hào)最小，就認(rèn)為所選的正交表是合適的。 選用正交表 選定了因素?cái)?shù)和水平數(shù)后，則可選擇合適的正交表。在多批試驗(yàn)中，在不增加試驗(yàn)次數(shù)的前提下，可以多選因素，少取水平，這意味著每批用小號(hào)正交表，做少數(shù)次試驗(yàn)，即通過(guò)各批很少的總次數(shù)就能找到當(dāng)前設(shè)備和工藝技術(shù)前提下的最優(yōu)生產(chǎn)條件。這樣做的好處是：試驗(yàn)因素多，試驗(yàn)空間維數(shù)較高，一般情況下，在高維空間里尋優(yōu)比在低維空間尋優(yōu)的結(jié)果更接近于預(yù)考查系統(tǒng)的全局最優(yōu)。 在實(shí)際確定試驗(yàn)因素時(shí)，應(yīng)主要選取對(duì)試驗(yàn)指標(biāo)影響大的因素，尚未完全掌握其規(guī)律的因素和未曾被考查研究的因素，那些對(duì)試驗(yàn)指標(biāo)影響小的因素以及對(duì)試驗(yàn)指標(biāo)的影響規(guī)律也完全掌握的因素應(yīng)盡量少選或不選，但要作為可控的條件因素參加試驗(yàn)。要達(dá)到一項(xiàng)試驗(yàn)的一個(gè)目的有時(shí)不止需要一個(gè)試驗(yàn)指標(biāo)，而要達(dá)到同一項(xiàng)試驗(yàn)中幾個(gè)不同的試驗(yàn)?zāi)康模鄳?yīng)地就需要更多個(gè)試驗(yàn)指標(biāo)。試驗(yàn)指標(biāo)是由試驗(yàn)?zāi)康拇_定的。人們十分清楚設(shè)計(jì)試驗(yàn)到底為了什么，要達(dá)到什么目的，否則，不需要進(jìn)行試驗(yàn)優(yōu)化。顯然，這樣的工作量是難以接受的，那么，能否用少量的試驗(yàn)在選定區(qū)內(nèi)鋪開(kāi)而又保持全面試驗(yàn)的特點(diǎn)呢?正交試驗(yàn)就可以解決這個(gè)問(wèn)題。利用標(biāo)準(zhǔn)表可以考查因素間的交互作用。 定義：設(shè)兩個(gè)2階方陣A、B它們直積記為AB，定義如下： 定理1 設(shè)2階方陣A、B如果它們中的兩列是正交的，則它們的直積AB的任意兩列也是正交的。 阿陣定義：以＋1，－1為元素，并且任意兩列都是正交的矩陣。再以表22 為例，根據(jù)上表的理解，此表為4列9行的矩陣，該表最多安排4個(gè)因素，有9個(gè)試驗(yàn)方案，每個(gè)因素有3個(gè)水平，即每個(gè)縱列有1，2，3這3個(gè)數(shù)碼。它是一種依據(jù)數(shù)理統(tǒng)計(jì)原理而制定的具有某種數(shù)字的標(biāo)性質(zhì)準(zhǔn)化表格。4）交互作用。 3）水平。通常用大寫(xiě)字母A,B,C等來(lái)表示。指標(biāo)和試驗(yàn)?zāi)康氖窍鄬?duì)應(yīng)的。則稱該設(shè)計(jì)為正交設(shè)計(jì)。本文對(duì)正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)的基本原理、方法和步驟以及數(shù)據(jù)的處理進(jìn)行簡(jiǎn)單的分析與研究，并在實(shí)踐中解決實(shí)際問(wèn)題。? 各因素對(duì)目標(biāo)函數(shù)影響的大小順序。 然后進(jìn)行表頭設(shè)計(jì)，根據(jù)制表編制試驗(yàn)方案，嚴(yán)格按照試驗(yàn)方案進(jìn)行試驗(yàn)。試驗(yàn)設(shè)計(jì)的現(xiàn)代發(fā)展——穩(wěn)健設(shè)計(jì)實(shí)際應(yīng)用在我國(guó)才剛剛開(kāi)始。尤其是20世紀(jì)70年代以來(lái)，試驗(yàn)優(yōu)化的實(shí)際應(yīng)用越來(lái)越廣，取得了非?？上驳某晒Ｔ谠囼?yàn)設(shè)計(jì)的發(fā)展道路上，F(xiàn)isher創(chuàng)立的傳統(tǒng)試驗(yàn)設(shè)計(jì)是第一個(gè)里程碑。本文主要論述單指標(biāo)正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)及其結(jié)果的分析。 optimal bination II目錄摘要 IAbstract II1 緒論 1 引言 1 1 本文主要內(nèi)容 22 正交實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的原理 3 正交法常用概念 3 33正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)的步驟 9 確定試驗(yàn)指標(biāo) 9 確定試驗(yàn)因素并選取適當(dāng)?shù)乃?9 選用正交表 10 表頭設(shè)計(jì) 10 編制試驗(yàn)方案 114 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析 12 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的綜合分析 12 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析 135基于正交試驗(yàn)的特征選擇 19 問(wèn)題分析 19 19參考文獻(xiàn) 24致謝 25附錄一 數(shù)據(jù)處理程序 262基于MATLAB的語(yǔ)音信號(hào)的分析與處理 基于正交試驗(yàn)的特征選擇方法的研究與實(shí)現(xiàn)電子與信息工程學(xué)院 通信工程專業(yè) 2009級(jí)2班 邵偉 指導(dǎo)教師 王坤俠1 緒論 引言 如今，科學(xué)的快速進(jìn)步帶來(lái)各種各樣革命性的產(chǎn)品，這些產(chǎn)品不是憑空而生，而是人類科學(xué)家經(jīng)過(guò)多次成功與失敗的試驗(yàn)總結(jié)完善而成的。最優(yōu)組合 AbstractHow to get optimal emotion recognition from many voice emotional characteristics is an important part of the process, while the orthogonal experimental design is a approach of studying multilevel and multifactor , which is based on a prehensive experiment selected from a representative sample of the experiment. Orthogonal experimental design called orthogonal design or multifactor preferred design. It is a standardized orthogonal.We can get obtain optimal or optimum experimental program from Scientifically arranging experiments and statistical analysing.This article describes the analysis of the basic idea of orthogonal experimental design principles, and data analysis methods. There are 15 examples of application of orthogonal design to find the optimal bination to improve emotion recognition rate.Keywords: orthogonal experiment。關(guān)鍵字：正交試驗(yàn)。正交實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)又稱正交設(shè)計(jì)或多因素優(yōu)選設(shè)計(jì)，是一種合理安排、科學(xué)分析各實(shí)